package mapred.groupmaxmin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

import java.io.IOException;

public class GroupMaxMinRunner {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, ClassNotFoundException {
        // 创建当前任务的配置信息，Configuration对象会从多个Hadoop的配置文件中获取配置信息
        Configuration conf = new Configuration();

        // L71-L76: 将我们关心的最后2个以上的参数提取出来。
        // hadoop jar XXXXXX.jar GroupMaxMinRunner input1 input2 input3 output
        // input1 input2 input3 output == otherArgs
        // 提取之后的参数：第一个以后的是输入文件夹；最后个是输出文件夹
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length < 2) {
            System.err.println("Usage: GroupMaxMinRunner  <in> [<in>...] <out>");
            System.exit(2);
        }

        // 通过单例模式获取Job的实例对象，并且，给Job起名为：【word count】
        Job job = Job.getInstance(conf, "Group Category Count");
        // 设置Jar包的信息，即设置Jar包中的启动类
        job.setJarByClass(GroupMaxMinRunner.class);
        // 设置Mapper类，这个类是我们继承Mapper父类后自己实现的代码
        // 也是MapReduce模型中的Mapper代码，需要程序员自己实现
        job.setMapperClass(GMMMaper.class);
        // 设置Combiner类，此类可以跟Reducer类相同
        // 由于设置自定义分区，所以最好不要再设置Combiner类，否则出错
//        job.setCombinerClass(GMMReducer.class);

        // 设置Reducer类，这个类是我们继承Reducer父类后自己实现的代码
        // 也是MapReduce模型中的Reducer代码，需要程序员自己实现
        job.setReducerClass(GMMReducer.class);

        // 设置MapReduce的输出Key的类型，注意：这是最终结果的Key，即：Part-R-0000文件中的key
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        // 设置MapReduce的输出Value的类型，注意：这是最终结果的Value，即：Part-R-0000文件中的Value
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        // 如果Mapper的输出value和Reducer的输出value类型必须不一致，那么必须设置这个参数
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        // 起到自定义分区的目的，注意一般需要同时设置Reducer的数量
        job.setPartitionerClass(GMMPartitioner.class);

        // 设置一次启动多少Reducer实例
        job.setNumReduceTasks(6);

        // 将所有输入参数的前N-1个路径当做输入路径
        for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
        }

        // 通过conf对象获取文件系统对象，如果输出路径已经存在，先将其删除
        // 注意：练习过程中可以这样做，实际开发中，尽量避免删除操作
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if (fs.exists(new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]))) {
            fs.delete(new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]), true);
        }
        // 设置MapReduce的输出路径，MapReduce框架要求，此路径的文件夹应该是不存在的
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));

        // 通过Job的waitForCompletion启动我们的MapReduce任务
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}
